En materia de estadísticas, es frecuente que los propios árboles no dejen ver el bosque. Pero existen herramientas matemáticas para contrarrestar ese efecto y descubrir tendencias generales en medio de la sobreabundancia de fenómenos particulares. Esas técnicas se llaman genéricamente “Minería de Datos”, o Data Mining, y tratan de extraer información y patrones de comportamiento ocultos en grandes volúmenes de datos. INVAP ya incursionó exitosamente en este campo, y hoy ofrece sistemas de Minería de Datos a medida del cliente, tanto a empresas privadas como a agencias estatales.

La expansión del área de Nuevos Negocios de INVAP a la Minería de Datos fue casi inevitable. En el mercado local, el área de Informática de INVAP tiene un prestigio notable, ganado a lo largo de un cuarto de siglo de proyectos nucleares y espaciales “de clase mundial”, en los cuales la informática ha sido siempre un componente clave. Con tales antecedentes, hace poco una empresa privada nos invitó a compartir un desafío: realizar un trabajo de Minería de Datos sobre Bases de Datos de transacciones comerciales llenas de información vasta, compleja y aparentemente indescifrable.

El trabajo específico de INVAP estuvo orientado a la creación de herramientas adecuadas para el procesamiento de las distintas etapas de producción de resultados. Dichas etapas son:

• Adecuación de la Base de Datos para su procesamiento
• Diseño de indicadores y categorización de variables
• Generación de reglas y patrones
• Formación de redes causales
• Segmentación de los datos según criterios pre-establecidos
• Modelo descriptivo de patrones de conducta
• Modelo predictivo de patrones de conducta
• Diseño de acciones recomendadas para ser implementadas

El método utilizado por INVAP para cada una de estas etapas fue:

• Definición de los módulos operativos válidos
• Presentación del requerimiento de cada módulo
• Interpretación y comprensión del módulo
  • Implementación de la solución automática, combinando aportes de tecnología de bases de datos, de tecnología de objetos y de interfases de usuario
  • Análisis conjunto de los resultados obtenidos y su adecuación final

Haciendo click aquí Ud verá un Ejemplo sobre el Diagrama de Flujo del Proceso de Minería de Datos aplicado a una Base de Datos Comercial.